2024年最佳天氣API
其中最大的亮點之一是 LLaMA 3.2 可以在移動設備和高通、ARM 處理器等邊緣硬件上流暢運行。Meta 還發布了模板，幫助開發者使用 Swift 創建應用程序，讓這項技術在移動應用程序中的使用變得前所未有的簡單。
LLaMA 3.2 有多種尺寸可供選擇：
Meta 提供預訓練模型和指令微調版本。這意味著開發人員和研究人員可以輕松地將這些模型用于特定任務，而無需從頭開始。
LLaMA 3.2 已在各種基準測試中取得了令人印象深刻的成績：
這表明 LLaMA 3.2 能夠理解復雜的視覺內容，這對于醫療診斷和自動化等領域至關重要。
Meta 鼓勵開發人員使用 LLaMA Stack，它提供了各種用于批量和實時推理和微調的工具。此外，LLaMA 3.2 支持多種編程語言，如 Python、Node.js 和 Swift，為開發人員提供了創建 AI 驅動應用程序所需的一切。
該模型還支持多種語言的文本任務，包括英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語和泰語。雖然英語是圖像文本任務的主要語言，但該模型將來可以針對其他語言進行微調。
1B 和 3B 參數模型是較大的 90B 模型的精簡版本。這意味著它們已針對高性能進行了優化，而無需完全重新訓練，從而使其能夠高效地完成特定任務。
LLaMA 3.2 被宣傳為開放重量級模型，但它確實有一些許可限制。幸運的是，大多數企業和開發人員不會遇到任何問題，除非他們要擴展到非常大的用戶群。
Meta 展示了由 LLaMA 3.2 提供支持的深度偽造助手的演示，用戶可以與數字孿生進行實時對話！
購物者可以上傳自己喜歡的商品圖片，LLaMA 3.2 會幫您找到可供購買的類似商品，讓購物變得更輕松、更個性化。
學生可以就教科書中的圖像提出問題，并獲得詳細的解釋，以增強他們的理解和參與度。
LLaMA 3.2 可以幫助醫生快速分析 X 射線和 MRI，識別骨折或腫瘤等問題，以加強對患者的護理。
例如，對醫療保健領域的 Llama-3.2 90B、11B、3B 和 1B 的分析顯示：
?? Llama-3.1 70B Instruct表現優異，平均成績為 84%（MMLU 大學生物學、MMLU 專業醫學）
?? Meta-Llama-3.2-90B-Vision（Instruct 和 Base）以 83.95% 的平均得分排名第二
?? Meta-Llama-3-70B-Instruct位居第三，平均分數為 82.24%（MMLU 醫學遺傳學、MMLU 大學生物學）
LLaMA 3.2 可以分析實時視頻來檢測異常行為或潛在威脅，從而提高公共場所的安全性。
自然保護者可以使用 LLaMA 3.2 分析無人機拍攝的鏡頭，以監測動物種群并實時檢測偷獵活動。
借助 LLaMA 3.2，Meta 鞏固了其在多模態 AI 技術方面的領先地位。無論您是希望創建移動應用程序的開發人員，還是探索小眾任務的研究人員，LLaMA 3.2 都能提供您所需的靈活性和強大功能。
準備好深入研究了嗎？您可以通過冪簡集成API hub訪問 LLaMA API 模型和 200 多個其他模型。
使用下面的代碼片段免費測試 LLaMA 3.2
import os
from together import Together
client = Together(base_url="https://api.aimlapi.com/v1", api_key="<YOUR_API_KEY>")
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/Llama-Vision-Free",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What sort of animal is in this picture? What is its usual diet? What area is
the animal native to? And isn’t there some AI model that’s related to the image?",
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3a/LLama.jpg/444px-
LLama.jpg?20050123205659",
},
},
],
}
],
max_tokens=300,
)
print("Assistant: ", response.choices[0].message.content)
